本发明公开了一种气动调节阀粘滞特性参数的检测方法，本发明将气动调节阀的粘滞非线性特征通过线性化的方式转化为已知输入和未知输入两个部分，借助于未知输入估计器利用现场数据对未知输入进行在线估计；再在现有控制信号的基础上叠加测试信号以获取估计信息，进而利用估计信息对调节阀的非线性特征进行拟合。本发明可以有效解决气动阀非线性特征的检测问题，可以为调节阀非线性补偿提供所需信息，检测结果可以用于系统的性能分析和故障诊断，对提升系统运行的安全性和准确性有显著作用。
📄 2017111217773
📂 G05B13_04
👤 杭州电子科技大学
📅 2017-11-14
本发明提供了一种化工企业电气设备间歇过程运行管理方法及装置，通过获得第一化工企业的第一生产数据；获得第一化学反应的第一历史数据信息；将第一生产数据、第一历史数据信息输入第一神经网络模型中；获得第一化工企业的第一电气设备组信息；获得第一电气设备组的第一电气特性信息；判断第一电气特性信息是否满足第一反应信息的第一需求；如果满足，获得第一差额信息；根据第一差额信息，设定第一间歇信息，并获得第一管理指令；根据第一管理指令，以使第一电气设备组按照第一间歇信息间歇运行，达到了降低运行损耗，提高经济运行水平的技术效果。
📄 2021100679794
📂 G06Q10_10
👤 南通大学
📅 2021-01-19
本发明提供一种用于流程工业大规模过程控制的降维辨识方法，其计算过程通无需人工参与，可以在确保计算精度的基础上，以很低的计算量实现高阶系统的参数辨识。本发明的技术方案中，进行系统参数辨识的过程中，将待辨识的2n维的参数利用Arnoldi方法构建Krylov子空间，实现了由2n维降低到k维，降低了系统的计算量；随后通过Givens变换方法求解参数寻优步长，确保了本发明的计算方法是收敛的；通过预先设置的阈值以及迭代的方法，提高系统参数的辨识精度。
📄 2019110795258
📂 G05B13_04
👤 江南大学
📅 2019-11-07
本发明公开了一种稀土萃取过程组分含量的预测控制方法及系统。所述预测控制方法包括：建立稀土萃取过程Elman神经网络模型；通过所述稀土萃取过程Elman神经网络模型预测稀土萃取过程的预测输出值；通过稳态优化计算得到最优设定值；基于所述预测输出值和所述最优设定值，动态预测萃取剂流量增量和洗涤剂流量增量；根据所述萃取剂流量增量和所述洗涤剂流量增量控制稀土萃取过程组分含量。本发明建立稀土萃取过程Elman神经网络模型，通过稳态优化计算来解决设定点的优化设定问题，再结合动态预测控制方法得到最佳的控制效果，实现稀土萃取过程组组分含量优化设定控制，保证稀土萃取过程的产品质量。
📄 2019100807992
📂 G05B13_04
👤 华东交通大学
📅 2019-01-28
本申请公开了一种多组分稀土萃取过程分布式预测控制方法、设备及介质，涉及稀土萃取技术领域，该方法：首先，将稀土萃取过程非线性动态模型转化为考虑上游子系统状态耦合的标称系统状态空间模型。其次，设计带输入输出约束的标称系统分布式控制器实现稳定跟踪控制。然后，考虑到模型和参数的不确定性以及外部扰动，利用扰动观测器来对每个子系统受到的集总扰动进行估计，并基于扰动估计值设计前馈扰动补偿控制器，实现对集总扰动的补偿。最后，将标称系统分布式模型预测控制器与干扰补偿控制器相结合，设计一种复合控制器，实现了多组分稀土萃取过程在模型失配和外部扰动情况下，依然能够使输出跟踪上设定值，从而实现鲁棒性和稳定性控制。
📄 2025103219964
📂 G05B19_042
👤 华东交通大学
📅 2025-03-19
本发明涉及一种先进2D跟踪控制设计方法，特别是一种间歇过程的受限滚动时域混杂2D跟踪控制方法，包括以下步骤：步骤1、建立等价2D间歇过程的状态空间模型；步骤2、设计受限滚动时域混杂2D跟踪控制器；步骤3、根据不同阶段的性能指标，设计不同阶段的最优控制器和切换信号来获得不同阶段切换条件和运行时间；步骤4、稳定性分析，根据2D系统Lyapunov函数稳定性理论和平均驻留时间方法，得出系统稳定的条件并设计满足系统稳定的切换信号。本发明所提方法，简单易行，系统运行时间明显缩短，从而提高了生产效率，且具有实时更新，跟踪快，控制性能好的特点。
📄 2018111884818
📂 G05B13_04
👤 海南师范大学
📅 2018-10-12
为解决过程工业中化学反应系统的反应物浓度控制问题，本发明提供一种基于Hammerstein模型的连续搅拌反应器系统控制方法，利用Hammerstein模型建立连续搅拌反应器系统的高精度数学模型，运用组合式信号源估计各串联模块的参数，进而利用模型的特殊结构设计控制器。在该方法中首先根据可分离信号的输入输出数据，采用相关性分析方法估计模型中动态线性模块的参数。其次，基于随机信号的输入输出数据，通过聚类方法和随机梯度方法估计模型中静态非线性模块的参数。最后，利用Hammerstein模型的特殊结构将连续搅拌反应器系统的反应物浓度控制问题转化为线性系统控制问题，简化了控制系统的设计，取得到较好的控制效果。
📄 2019104503816
📂 G05B13_04
👤 江苏理工学院
📅 2019-05-28
本发明提供一种针对存在执行器故障的间歇过程随机2D控制器设计方法，属于工业过程的先进控制领域，具体包括以下步骤：A、构建二维状态空间模型，即建立具有执行器故障的间歇过程模型；B、将构建的二维状态空间模型转化为二维随机系统模型；C、根据构建的二维状态空间模型设计出满足概率条件的控制律；D、采用线性矩阵不等式的形式对控制器增益进行求解。本发明的有益效果为：本发明可以针对系统故障概率的大小自由切换控制器，对于故障频发的系统，使用可靠控制器，保证系统稳定运行；对于精密程度较高的系统，发生故障概率较低，则根据不同情况选择相应控制器，即仅在故障发生时切换为可靠控制器即可，极大地节约了资源，降低了控制成本。
📄 2017111150519
📂 G05B13_04
👤 辽宁石油化工大学; 杭州电子科技大学
📅 2017-11-13
本发明公开了一种流程工业过程预测优化控制方法。本发明针对流程工业现有控制技术与得到的控制性能的不足，综合多项系统误差形式，来提高系统的控制性能和周期性流程工业的控制性能。通过预测控制技术，在控制输出和输入具有约束的情况下，最优化流程工业的控制效果，最后通过选定的系统目标函数，得到系统的最优控制器。本发明在新的控制结构中，更加精确了控制器变化范围，提高了控制带来的控制性能，同时保证控制装置操作在最佳状态，使流程工业的过程参数能够被严格控制。通过此种改进的技术手段，使得控制输出能够严格控制在安全范围内，防止机器出现过量输出和过度扭转而损坏设备，因此能够得到更好的控制效果。
📄 2018106854634
📂 G05B13_04
👤 杭州电子科技大学
📅 2018-06-28
本发明公开一种基于主成分自相关性剔除的动态过程监测方法，旨在剔除传统动态主成分分析(DPCA)模型中主成分的自相关性，从而使相应过程监测模型具备更优越的动态过程监测效果。本发明方法首先为各测量变量引入在采样时间上的多个延时测量值；其次，建立DPCA模型；然后，利用延时测量值作为回归模型输入估计出对应的主成分信息；最后，利用剔除主成分自相关性的估计误差实施对动态过程的在线监测。相比于传统DPCA过程监测方法，本发明方法利用剔除主成分自相关性后的误差做为被监测对象，不仅不再受到自相关性的负面影响，而且误差的变化直接体现出主成分中自相关特征的异常变化。因此，本发明方法更适合于监测动态过程建模与监测。
📄 2018102801572
📂 G05B23_02
👤 宁波大学
📅 2018-03-19
柿子坊 · 知识产权运营
柿子坊知识产权运营平台